Практическая статистика в области науки о данных, версия 2

Брюс Эндрю, Брюс Питер, Гедек Питер

Статистические методы — ключевой инструмент в науке о данных, однако лишь немногие аналитики данных получили соответствующее образование. Это может помешать им добиться хороших результатов. Понимание практических принципов статистики также оказывается важным для программистов R и Python, которые создают решения для обработки данных. Однако базовые курсы по статистике редко принимают во внимание эту точку зрения, и большинство учебников по статистике вообще не рассматривают инструменты, заимствованные [...] из второго издания популярного учебника по статистике, предназначенного для специалистов по обработке данных. Они дополнены обширными примерами на Python и объяснением того, как использовать те или иные статистические методы в задачах науки о данных, а также как их не использовать. Основное внимание также уделялось тем статистическим вопросам, которые играют важную роль в науке о данных. Объясняется, какие понятия важны и полезны с этой точки зрения, а какие менее важны и почему. Важно отметить, что отдельные концепции и практические вопросы представлены в удобоваримой и понятной форме, в том числе для людей, не привыкших использовать статистику ежедневно. Книга включает, среди прочего: - исследовательский анализ при первоначальном изучении данных - случайные выборки и качество. больших наборов данных - основы планирования экспериментов - регрессия в оценке результатов и обнаружении аномалий - статистическое машинное обучение - обучение без учителя и важность несекретных данных Статистика: классические инструменты в новейших технологиях!

Состояние книги

Ниже описано состояние книги ↓

КАК НОВЫЙ

Ни один из вышеперечисленных визуальных или механических дефектов не влияет на полное содержание книги или возможность прочитать ее полный текст.